1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数…

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.…

在默认情况下,一个MapReduce Job如果不设置Reducer的个数,那么Reducer的个数为1.具体,可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int numOfReduceTasks)方法来设置Reducer的个数.那么,如何确定Reducer的个数呢,Hadoop documentation 推荐了两个计算公式: 0.95 * NUMBER_OF_NODES * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 1.75 * NUM…

//使用 reduce 实现数组 map 方法 const selfMap2 = function (fn, context){ let arr = Array.prototype.slice.call(this) // 这种实现方法和循环的实现方法有异曲同工之妙,利用reduce contact起数组中每一项 // 不过这种有个弊端,会跳过稀疏数组中为空的项 return arr.reduce((pre, cur, index) => { return [...pre, fn.call(con…

///计算从命令行输入单词的种类与个数//Map<key,Value>Key-->单词:Value-->数量…

1.Iterate through the "entrySet" like so: public static void printMap(Map mp) { Iterator it = mp.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Map.Entry pair = (Map.Entry)it.next(); System.out.println(pair.getKey() + " = " + pair.getVa…

List resultList = new ArrayList(); Map map = new HashMap(); while(rs.next()){ String userid = rs.getString("userid"); String staffName = rs.getString("staffname"); String busName = rs.getString("bus_name"); String loginId = r…